curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "gemini-3.1-flash-lite-preview",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}'Chat, coding agents & document work. Priced per 1M tokens — input, cached input and output are billed separately. GPTProto is 40% below official rates.
Google · ≈ 148M tokens/mo (48M cached)
OpenRouter costs include its ~5.5% credit purchase fee. GPTProto applies a per-model discount (10–30% off) and your bonus credits are also spent at discounted rates — savings compound. Estimates assume a 60% cache hit rate.
| モデル | 入力 → 出力 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1.05M | $0.15 / $0.90 per 1M | $0.60 / $0.01 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | |
| — | — | $0.30 / $1.20 per 1M | — / $0.006 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像 出力: テキスト | |
| 1.05M | $0.79 / $2.38 per 1M | — / $0.04 per 1M | 入力: テキスト 出力: テキスト | ||
| 1.05M | $8.00 / $40.00 per 1M | $10.00 / $0.80 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1.05M | $0.90 / $4.50 per 1M | $0.60 / $0.09 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: 動画入力: ドキュメント入力: 音声 出力: テキスト | ||
| 1M | $9.00 / $45.00 per 1M | $11.25 / $0.23 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1M | $1.80 / $5.40 per 1M | $2.25 / $0.23 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: 動画入力: ドキュメント入力: 音声 出力: テキスト | ||
| — | 1.31M | $0.15 / $0.50 per 1M | — / $0.03 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: 動画入力: ドキュメント 出力: テキスト | |
| — | 1.05M | $0.30 / $1.20 per 1M | — / $0.006 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像 出力: テキスト | |
| 1.31M | $1.26 / $3.96 per 1M | — / $0.23 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1.05M | $0.90 / $4.50 per 1M | $0.60 / $0.09 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 500K | $1.20 / $3.60 per 1M | — / $0.30 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像 出力: テキスト | ||
| 1M | $1.80 / $5.40 per 1M | $2.25 / $0.23 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: 動画入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1M | $4.50 / $22.50 per 1M | $5.63 / $0.45 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1.05M | $0.90 / $4.50 per 1M | $0.60 / $0.09 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1.05M | $0.18 / $1.50 per 1M | $0.60 / $0.02 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1.05M | $2.70 / $13.50 per 1M | $0.27 / $0.27 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1.05M | $0.16 / $0.96 per 1M | $0.20 / $0.02 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1.05M | $1.60 / $9.60 per 1M | $2.00 / $0.16 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 500K | $1.20 / $3.60 per 1M | $0.30 / $0.30 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像 出力: テキスト | ||
| 1M | $1.80 / $9.00 per 1M | $2.25 / $0.18 per 1M | 入力: テキスト入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1.05M | $0.48 / $0.96 per 1M | $0.10 / $0.10 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1.05M | $1.26 / $3.96 per 1M | $0.23 / $0.23 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1M | $0.36 / $1.44 per 1M | $0.07 / $0.07 per 1M | 入力: テキスト入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1.05M | $0.90 / $5.40 per 1M | $0.60 / $0.09 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| — | 1.05M | $0.30 / $1.20 per 1M | — / $0.006 per 1M | 入力: テキスト 出力: テキスト | |
| 1M | $0.75 / $1.50 per 1M | $0.12 / $0.12 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像 出力: テキスト | ||
| 262K | $0.85 / $3.60 per 1M | $0.14 / $0.14 per 1M | 入力: テキスト入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 205K | $0.24 / $0.96 per 1M | $0.30 / $0.02 per 1M | 入力: テキスト入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 1.05M | $1.20 / $7.20 per 1M | $2.70 / $0.12 per 1M | 入力: テキスト入力: 画像入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 262K | $0.54 / $2.70 per 1M | $0.09 / $0.09 per 1M | 入力: テキスト入力: ドキュメント 出力: テキスト | ||
| 262K | $0.10 / $0.97 per 1M | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: テキスト | ||
| 262K | $0.10 / $0.97 per 1M | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: テキスト | ||
| 262K | $0.02 / $0.18 per 1M | — | 入力: テキスト入力: 画像 出力: テキスト |
GPT ProtoでGemini-3.1-Flash-Lite-Previewの長文脈インテリジェンスを極める
gemini-3.1-flash-lite-previewはマルチモーダルインテリジェンスにおける画期的なモデルであり、データとの関わり方を一新する、100万トークンという巨大なコンテキストウィンドウを提供します。今すぐGPT Protoで開発を始めましょう。
コンテキストの制約の終焉：Gemini-3.1-Flash-Lite-Previewが重要な理由
これまで、大規模言語モデル（LLM）は小さなテキストウィンドウに制限されており、開発者はデータを切り詰めたり、複雑なベクトルデータベースに頼ったりすることを余儀なくされていました。gemini-3.1-flash-lite-previewは、こうした境界を打ち破ります。5万行を超えるコードや、長編小説8冊分を一度に取り込めるgemini-3.1-flash-lite-previewは、ビジネスロジックのための高速な短期記憶のように機能します。GPT Protoでは、巨大な入力に通常伴うレイテンシーの増大なしに、この規模を活用できるインフラを提供します。
技術的な深掘り：大規模なインコンテキスト学習
gemini-3.1-flash-lite-previewを際立たせているのは、「Many-Shot In-Context Learning（多例インコンテキスト学習）」の能力です。研究によると、プロンプト内に数千の例を含めてgemini-3.1-flash-lite-previewに提供することで、カスタムのファインチューニング済みモデルに匹敵する性能を引き出せます。たとえば、gemini-3.1-flash-lite-previewは、文法書や辞書だけをコンテキスト内で与えることで、未知の言語を学習できることが実証されています。これにより、トレーニングデータは少ないものの参考資料が豊富なニッチな業界にとって、gemini-3.1-flash-lite-previewは非常に価値の高いツールとなります。
高度な動画・音声推論
テキストにとどまらず、gemini-3.1-flash-lite-previewはネイティブでマルチモーダルに対応しています。つまり、数時間分の動画や音声をコンテキストウィンドウに直接アップロードできます。GPT Protoでgemini-3.1-flash-lite-previewを使用すると、モデルは単に文字起こしを行うだけではありません。フレームやタイムスタンプを横断して推論するため、これまで分離された複数モデルのパイプラインなしには不可能だった、精密な動画の質問応答やコンテンツモデレーションを実現できます。
「GPT Protoにおけるgemini-3.1-flash-lite-previewの128kトークンから1Mトークンへの移行は、単なるアップグレードではありません。AIアーキテクチャの根本的な変化です。これは私たちを『データを探す』段階から『データについて推論する』段階へと移行させます。」
GPT Protoのコンテキストキャッシュによるコスト最適化
従来、広大なコンテキストウィンドウには高いコストが伴いました。しかし、gemini-3.1-flash-lite-previewはコンテキストキャッシュに対応しています。GPT Protoで頻繁に使用するデータセット（企業のナレッジベースや大規模なコードベースなど）をキャッシュすることで、入力コストを最大4分の1に削減できます。これにより、gemini-3.1-flash-lite-previewは長いコンテキストに対応する最も高性能なモデルであるだけでなく、GPT Protoのダッシュボードを通じて管理することで、最も経済的に利用できるモデルの一つにもなります。
比較：Gemini-3.1-Flash-Lite-Previewと業界標準
| 機能 | 標準的なLLM | GPT Proto上のGemini-3.1-Flash-Lite-Preview |
|---|---|---|
| コンテキストウィンドウ | 32k～128kトークン | 1,000,000以上のトークン |
| マルチモーダル対応 | テキスト／画像のみ | ネイティブ対応：テキスト、音声、動画、画像 |
| 検索方法 | RAGへの高い依存 | インコンテキストでの直接検索 |
| コスト効率 | リクエストごとの従量制料金 | 高度なコンテキストキャッシュ |
シームレスな統合と請求
gemini-3.1-flash-lite-previewをワークフローに統合するのは、GPT Protoなら簡単です。当社のプラットフォームは、高い可用性と安定したAPIエンドポイントを保証します。利用状況を管理するには、Billing Centerにアクセスするだけです。透明性の高いTop-up Balanceシステムを採用しているため、わかりにくいクレジット階層はなく、明確なAdd Fundsオプションでgemini-3.1-flash-lite-previewのプロジェクトをスムーズに運用できます。User Dashboardから、使用したすべてのトークンを確認できます。
まとめ
複雑なエージェントワークフローの構築、膨大な法的アーカイブの分析、リアルタイム動画の処理など、gemini-3.1-flash-lite-previewは次世代AIのエンジンです。ブログでさらに技術ガイドを探すか、GPT Proto Docsのドキュメントを確認して、今すぐgemini-3.1-flash-lite-previewの利用を始めましょう。
Gemini-3.1-Flash-Lite-Previewに関するよくある質問
GPT ProtoプラットフォームでGemini-3.1-Flash-Lite-Previewを導入するために必要な情報をすべてご紹介します。
gemini-3.1-flash-lite-previewの最大コンテキストウィンドウはどのくらいですか？
gemini-3.1-flash-lite-previewは動画などのマルチモーダル入力をどのように処理しますか？
gemini-3.1-flash-lite-previewでコンテキストキャッシュは利用できますか？
gemini-3.1-flash-lite-previewのプロンプトでは、指示をどこに配置すべきですか？
gemini-3.1-flash-lite-previewの大規模なコンテキストによってレイテンシは増加しますか？
gemini-3.1-flash-lite-previewを多ショット学習に使用できますか？
gemini-3.1-flash-lite-previewの利用料金はどのように支払いますか？
gemini-3.1-flash-lite-previewはRAGより優れていますか？
gemini-3.1-flash-lite-previewの「干し草の山から針を探す」性能はどの程度ですか？
gemini-3.1-flash-lite-previewで音声ファイルを文字起こしできますか？
gemini-3.1-flash-lite-previewには何らかの制限がありますか？
gemini-3.1-flash-lite-previewはコード分析に対応していますか？
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